Comunidades Quilombolas no Brasil: presença, resistência e território
Date: August 6, 2025
Quilombos: territórios de resistência
As comunidades quilombolas são expressões vivas da resistência negra no Brasil. Esses territórios, fundados por pessoas negras em fuga da escravidão, se tornaram espaços de construção coletiva, de preservação da cultura afro-brasileira e de enfrentamento das desigualdades raciais e territoriais.
O mapa abaixo mostra a quantidade de comunidades quilombolas por município, agrupadas por faixas de concentração:
Forte presença nos estados do Maranhão, Bahia, Pará, Minas Gerais e Goiás
Concentrações significativas também em São Paulo, Rio de Janeiro e Rio Grande do Sul
Municípios com mais de 100 comunidades (bolhas roxas e marrons) localizados majoritariamente no Maranhão e Pará, com destaque para áreas rurais e fronteiras agrárias
Código em Python (matplotlib + geopandas)
Code
import pandas as pdimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as plt# 1. Corrigir as colunas de coordenadasquilombos_grouped['Lat_d'] =pd.to_numeric(quilombos_grouped['Lat_d'], errors='coerce')quilombos_grouped['Long_d'] =pd.to_numeric(quilombos_grouped['Long_d'], errors='coerce')# Remover linhas com valores inválidos de coordenadasquilombos_grouped =quilombos_grouped.dropna(subset=['Lat_d', 'Long_d'])# 2. Criar a coluna 'faixa' com base em 'num_localidades'quilombos_grouped['num_localidades'] =pd.to_numeric(quilombos_grouped['num_localidades'], errors='coerce')bins = [0, 6, 18, 36, 72, 122, float('inf')] # Limites das faixaslabels = ['1-6', '7-18', '19-36', '37-72', '73-122', '123+'] # Rótulos das faixasquilombos_grouped['faixa'] =pd.cut(quilombos_grouped['num_localidades'], bins=bins, labels=labels, right=True)# Verificar o resultadoprint(quilombos_grouped[['num_localidades', 'faixa', 'Lat_d', 'Long_d']].head())# 3. Criar o dicionário de coresfaixa_colors = {'1-6':'#ff7f0e', # Laranja'7-18':'#1f77b4', # Azul'19-36':'#2ca02c', # Verde'37-72':'#d62728', # Vermelho'73-122':'#9467bd', # Roxo'123+':'#8c564b'# Marrom}# 4. Carregar o GeoDataFrame de estados (mapa base)ufs =read_state(year=2020)# 5. Criar o mapafig, ax =plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 10))ufs.plot(ax=ax, color="#f2e0c9", edgecolor="gray")# Adicionar os pontos ao mapafor faixa, color infaixa_colors.items(): subset = quilombos_grouped[quilombos_grouped['faixa'] == faixa] size = subset['num_localidades'] *6# Multiplicador ajustado para visualização proporcionalax.scatter( subset['Long_d'], subset['Lat_d'],color=color,label=faixa,alpha=0.8,s=size # Aplicar tamanho baseado diretamente no número de localidades )# Adicionar legendaax.legend(title="Faixa", loc='lower left', fontsize=10)# Configurações do mapaax.set_title("Comunidades Quilombolas por Município", fontsize=16, fontweight="bold")ax.set_axis_off()# Salvar ou exibir o mapaplt.tight_layout()plt.savefig("mapa_comunidades_quilombolas.png", dpi=320)plt.show()